OFDM/OQAM系统中基于BEM信道模型的盲载波频偏估计算法

针对时频双选衰落信道下基于交错正交幅度调制的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing with offset quadrature amplitude modulation,OFDM/OQAM)系统的频率同步问题,将双选信道建模为复指数基扩展模型,证明了存在载波频偏情况下OFDM/OQAM接收信号的二阶循环平稳特性,在此基础上,提出一种OFDM/OQAM系统载波频率偏差的盲估计算法。理论分析和仿真结果表明由该方法构造的估计器不仅能够有效地抵抗双选信道引起的衰落而且具有很好的抗噪性能,从而可以实现对载波频偏的稳健估计。     

OFDM/OQAM系统限幅补偿IAM信道估计方法

基于偏移正交幅度调制的正交频分复用(offset quadrature amplitude modulation/orthogonal frequency division multiplexing,OFDM/OQAM)系统信道估计方法中,干扰近似法(interference approximation method,IAM)具有估计精度高的特点,是该系统常用的信道估计方法。然而,在OFDM/OQAM信号发送和接收过程中,高功率放大器(high power amplifier,HPA)对信号的限幅作用导致IAM信道估计精度下降。为了研究不同IAM导频结构下的系统性能受限幅影响的程度,针对导频峰均比问题,提出了局部互补累积分布函数,并研究了不同限幅门限作用下,系统比特误码率性能和信道估计归一化均方误差性能。为了补偿HPA的限幅作用对系统的影响,提出了一种导频限幅补偿方法,该方法不需要发送额外的补偿信息,仅仅需要根据导频结构计算并在接收端补偿。仿真结果验证了补偿方法的有效性,并且导频信号受限幅影响越严重,补偿效果越好。     

OQAM/OFDM系统基于迭代的辅助导频信道估计

针对基于交错正交调制的正交频分复用(offset quadrature amplitude modulation/orthogonal frequency division multiplexing,OQAM/OFDM)系统中信道估计问题,本文提出了一种基于迭代的离散导频信道估计方法。通过分析系统存在的固有干扰,指出传统离散导频信道估计方法性能较低的原因。通过减少辅助导频消除干扰的个数降低辅助导频能量,使用迭代的方法估计信道的性能。仿真结果表明,所提的消除两个干扰数据符号的迭代辅助导频方法在辅助导频能量与普通数据符号相同的同时能够得到更好的信道估计性能。     

基于LSTBC-OFDM系统的信道估计简化算法

针对MIMO-OFDM通信系统中基于导频的常规信道估计算法存在矩阵求逆过程,使算法计算量过大的现象,提出了一种基于最小二乘(LS)的信道估计简化算法。该算法利用分层结构的空时分组编码技术(LSTBC)和优化设计的导频符号,避免了LS算法的矩阵求逆过程,大大降低LS算法的复杂度和运算量。仿真结果表明,该方法在运算复杂度显著降低的情况下,仍可取得和原算法同样的性能结果。     

多通道分组SFBC-OFDM传输方案

空频分组编码(SFBC)结合正交频分多路复用(OFDM)的发射分集方案(SF-OFDM)利用空间分集可以有效克服快衰落信道造成的不利影响,提高系统性能。对SF-OFDM发射分集方案做了简要分析,提出了一种多通道分组SFBC-OFDM发射分集方案。在发射端采用分组结构的SFBC结合OFDM技术,在接收端利用OFDM中子载波选择矩阵进行分组干扰抑制,然后对每一通道SFBC进行传统的空频分组码解码。这种传输方案克服了发射天线数目较大时传统SFBC编码非常复杂的缺点,极大地降低了编码的复杂度。分析和仿真结果验证了该方法的有效性。     

OQAM/OFDM系统中改进的重叠选择性映射方法

重叠选择性映射(overlapped selected mapping, OSLM)是用于降低基于交错正交幅度调制的正交频分复用系统(offset quadrature modulation/orthogonal frequency division multiplexing, OQAM/OFDM)峰均比(peak-to-average ratio,PAPR)的技术。在对传统OSLM方法进行分析的基础上,为了进一步降低系统的PAPR,针对其在传输过程中需要耗费额外频谱来传递边带信息的问题,提出了改进的OSLM方法。该方法通过改变特定位置相位旋转因子的模值,从而在接收端确定边带信息,节省了OQAM/OFDM系统中的频谱资源,进而降低了系统的PAPR。仿真结果表明,在相同信道且子载波数量较多的条件下,该方法能够进一步降低系统的PAPR,同时又不会导致误比特率明显提升。     

ZP-OFDM的简单数据处理和信道估计算法

为简化接收端信道估计和数据检测的复杂度,对使用零保护间隔(zero padding,ZP)的正交频分复用(orthogonal frequency division modulation,OFDM)系统提出一种简单的数据处理和信道估计算法。利用插入ZP的特殊结构,经过时域简单处理,将信道矩阵变为循环矩阵,再对时域接收数据进行傅里叶变换,得到频域接收和发送数据一一对应的关系,可以和使用循环前缀(cyclic prefix,CP)的OFDM一样进行频域插入导频、频域信道估计和频域一阶均衡。仿真结果表明,使用ZP的OFDM系统节省了发送功率,在慢时变信道情况下具有和CP-OFDM相比拟的性能。     

基于元学习的时变信道估计方法

为了克服现有的基于深度学习的信道估计方法存在的训练样本与时间开销过大、且离线训练的网络无法适应在实际情况下实时变化的信道环境的问题，提出了一种高速移动正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中的基于元学习的时变信道估计方法。该方法利用模型无关元学习(model-agnostic meta-learning, MAML)方法对不同的信道任务进行线下训练，仅利用少量的训练样本即可使网络充分学习到信道的传输特性，以及具备快速适应新任务的能力，且具有较低的计算复杂度。在线下训练中，该方法将网络的训练目标设置为具有较高精度的信道估计，而非理想的信道信息，增强了估计模型的实用性。另外，该方法仅采用接收的导频信号进行线下训练与线上估计，减少了网络输入样本的数目，进一步降低了计算复杂度。仿真结果表明，所提方法具有较高的估计精度与较低的计算复杂度，且可以快速地适应新的信道环境，适用于在高速移动通信系统中获取时变信道。     

一种基于时频对偶特性的空频多普勒OFDM编码方案

基于时频对偶特性,提出了时变Doppler衰落信道下空频多普勒OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)编码的一种新方案。在时变信道Doppler基扩展(BEM,Basis Expansion Model)模型的基础上,利用时频对偶性及循环矩阵的对角化处理,实现了时变Doppler衰落信道的线性化变换。通过OFDM调制,利用矩阵分块方法对OFDM子载频分块并按块进行复正交编码设计,实现了一般性MIMO系统中的空频多普勒OFDM编码。采用前端星座预处理与空频多普勒OFDM编码级联的方法,从而实现了包括信道Doppler分集在内的系统全分集增益。理论分析及实验仿真表明,新编码方案能稳健有效地对抗信道Doppler衰落,具有更高的频带利用率及更低的误比特率。     

MIMO-OFDM/OQAM系统中基于导频的时域信道估计方法

针对基于交错正交幅度调制的多输入多输出正交频分复用(multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing with offset quadrature amplitude modulation,MIMO-OFDM/OQAM)系统的信道估计问题,构造了基于导频的时域信道估计模型,利用导频符号估计信道的时域脉冲响应。与传统的频域信道估计方法相比,这种方法需要的导频数量较少,并且在存在严重频率选择性衰落的信道条件下也有较好的估计性能,理论分析和仿真结果表明了算法的有效性。     

FMT与FBMC/OQAM非正交接入波形共存分析及处理

针对滤波多音调制(filtered multi-tone modulation, FMT)和滤波器组多载波/交错正交幅度调制(filterbank-based multicarrier/offset quadrature amplitude modulation, FBMC/OQAM)波形非正交接入共存问题,提出了应用快速卷积方法进行数值化分析的方案。通过快速卷积方法,在相邻的频段同时产生FMT和FBMC/OQAM信号,以快速傅里叶变换粒度调整保护间隔,得到FMT频谱频点的变化值,构建FBMC/OQAM对FMT系统的干扰矩阵,并提出预编码方案优化滤波器过渡带系数消除干扰。仿真实验表明,快速卷积方法能更精确分析波形之间的干扰,通过所提预编码方案, FMT和FBMC/OQAM信号之间可以高效率共存,波形之间的干扰得到有效抑制,受干扰影响的误码率性能得到有效改善。     

Blind CFO estimation algorithm for OFDM systems by using generalized precoding and trilinear model

This paper discusses the blind carrier frequency offset (CFO) estimation for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems by utilizing trilinear decomposition and generalized precoding. Firstly, the generalized precoding is employed to obtain multiple covariance matrices which are requisite for the trilinear model, and then a novel CFO estimation algorithm is proposed for the OFDM system. Compared with both the joint diagonalizer and estimation of signal parameters via rotational invariant technique (ESPRIT), the proposed algorithm enjoys a better CFO estimation performance. Furthermore, the proposed algorithm can work well without virtual carriers. Simulation results illustrate the performance of this algorithm.     

Blind channel estimation for redundant precoded OFDM systems

Considering that channel estimation can play a crucial role in coherent detection of the information symbols in each data block, a blind channel estimation approach is proposed for redundant precoded orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems. A redundant linear frequency-domain precoder is applied to each pair of blocks before they enter the OFDM system. Because of the introduced structure, the frequency-selective channel can be identified at the receiver based on autocorrelation operations, singular value decomposition (SVD), and by resolving the scalar ambiguity. The proposed channel estimation method has low computational complexity and requires no prior statistical information on channel or noise. And the proposed blind method has high spectral efficiency owing to exploiting no training sequence. Computer simulations confirm that this proposed blind channel estimation method can identify the frequency-selective channels perfectly and obtain a good performance.     

基于不完全信道信息的MIMO双向中继系统线性预编码算法#br#

针对配置两个通信节点的多输入多输出双向中继系统,提出一种基于不完全信道状态信息的预编码设计方案,该方案综合考虑信道估计误差与信道反馈延迟的情况。在中继发射功率受限的条件下,以最小均方误差为准则设计以预编码矩阵为变量的优化问题,提出矩阵分解和联合迭代两种线性预编码算法。矩阵分解法通过矩阵分解推导得到中继矩阵的闭式解;联合迭代法利用迭代算法交替迭代来联合优化预编码矩阵和接收端处理矩阵,直到算法收敛数。仿真结果表明,随着信噪比由0到25 dB逐渐增大,与现有方案相比,矩阵分解法能有效地降低系统的误比特率,联合迭代法能获得最佳的系统性能提升。     

OFDM测距中的最佳轨迹匹配相噪补偿算法

近年来,正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)被广泛应用于高精度无线测距系统中。针对OFDM高精度测距系统对相位噪声非常敏感的问题,提出了基于区域量化的分级最佳轨迹匹配相位噪声补偿算法,首先根据实际相位噪声轨迹设计了基于区域量化的两级码本,然后通过分段匹配的方法在码本中选择最接近实际的相位噪声轨迹。仿真结果与分析表明所提方法在相同估计精度条件下可以有效地降低轨迹匹配复杂度,且所提算法可以有效地跟踪实际相位噪声轨迹,在保证码本覆盖范围的前提下得到了接近最优的测距精度。